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サンブリッジ

■サンブリッジ   090718
      日本国内総代理店

業務高品質高効率生産性へ変える原理>サンブリッジ

 





◎データマイニングの分析結果を実戦の場で業績貢献に活かすことが目的です。
決断時の最適の決断をするための、検証確信のための重要なプロセスの一つです。

仮説の検討要素を複合組み合わせでインプットコントロールし、その結果を、過去の
成功体験、未来の可能性等の数理分析プロセスで整理し、仮説の結果を導きだします。
仮説で導かれた結果は、無限数で、未来どれが100%成功するかわかりません。
演算部分の自社での業績貢献度が想定以上になった仮説を、常に検証してさらに修正
カイゼンは一部の自社の専門家だけがわかるブラックボックス部分に集約するのも
一方法、その分析の解析プロセスは、決裁者によく理解できない場合が多い。
実務家はインプットの仮説から導かれた内容を活かし、その中から、企業の、業界の、
世界のその時点で最適と確信したもので決断をする方が、分析プロセスに時間をかける
より、早く実行に移し、次々と想定しない問題解決テーマが出てきた都度修正する。
分析プロセスに専門化(外部も含め)の長時間かけて結果をだし、そのために高額に
費用をかけ、実線を長期間できないことは「何かおかしい」と気づいたあなたは、、
ブラックボックス方式が、世界で、この段階まで進化してきて、日本国内総代理店
(サンブリッジ)が事業展開をはじめ、成功事例がではじめてきたとき、手法を早期に
知ることも自社の最適経営プロセスの一つとして着眼してみてください。。

自社の成功確率を上げるためには、ブラックボックスの自社専用の分析精度を高め、
成功確率をより高くする補正に継続的挑戦が必要です。

サンブリッジの場合は、一人の数学者原理で展開していますが、他にも数理計算の
プロセスを事業にしています。2社を紹介しておきます。

     ◆数理システム

  
◆日本ニューメリカルアルゴリズムグループ




◎KXENとは

データマイニングの左脳型分析方式から解析プロセス高度なアルゴリズムにより、
プロセスはブラックボックスですが、その解析結果を活かし、左脳右脳併用(勘)で
決断できる、実務者決裁者向けデータマイニングオートメーションソフトウエアが
実用化されました。行動の最後の決断時、右脳が約20%左右するために、過去の
データの累積に依存する左脳型データマイニングに限界があり、成功確率は100%
にはなりません。もしなると仮定したら、最初から事業は予定通り大成功し富は、投資
能力と相関がでるはずです。しかし、机上(仮想)と現実(実戦)とまだ現在では乖離
する場合があります。実務家は、速い決断、行動をしながら修正すれば、着実に成功
確率は、現在より向上できます。


アルゴリズムはVladimir Vapnik 氏の理論から研究開発
   ロシア人数学者 1990年に渡米
   構造リスク最小化原理(SRM原理)
     サポートベクターマシン(SVM)を考案
     1991年に初版(Springer-Verlg社より)  

 KXENのデータマイニングアプローチモデルの原理は構造リスク最小化原理(SRM原理)がポイント



「KXEN Analytic  Framework 」 は企業に埋もれている情報を価値あるものにし、最善
の意志決定をサポートしています。

 データアクセス ⇒ データ集計 ⇒ K2Cデータ変換 ⇒ K2Rモデル作成 ⇒ 展開
                      (ブラックボックス)   
  モデル作成に必要なチューニング、誤差の最小化、繰り返し作業をすべて自動実行
 簡単な操作で短時間にモデル作成。統計的専門知識は一切不用

1.シンプルでわかりやすい操作性とアウトプットを実現
 モデル作成と検証まで自動化。少ない設定で高精度のモデルを作成することが可能。
 設定を変えて、相対比較し、経験則(勘)と照合して1次仮説選択が出来る。
 進行しながら現実と乖離度が多き場合は、追加検討を反復すればよい。

2.統計的な知識が不要
 利用者は統計的な学習やトレーニングは不要です。データとビジネスに関するナレッジがあれば
 迅速に結果を出力できます。(統計要素はブラックボックスの中で演算済み)

3.分析結果のマーケティングへの投入スピードアップ
 データマイニングのプロセスを数時間〜1日で実現。モデリングからスコアリングまでの時間を大幅
 に短縮。事業展開の実戦へのスピードが速い。

4.大容量のデータが利用可能
 DWHに格納されている千項目を超える変数をモデル作成に利用可能となりました。データ加工時間を
 大幅にカット。 


従来の左脳型の場合 「データ変換」部分のプロセスの見える化方式です。

 データ ⇒サンプリング ⇒ データ分析 ⇒変数変換 ⇒変数選択 ⇒モデル構築
 ⇒  アセスメント          ⇒レポート
  (サンプルからアセスメントまでの反復)

 ノード選択と接続、アルゴリズム選択とチューニングはユーザーの設定が必要
 ベストモデルを構築するためには統計的な知識と、多くの時間、繰り返しの実行が必要

 統計知識、解析熟練度は必須。成功確率をあげるための多面的検討をすると
 時間がかかり過ぎる。なぜその結論に導かれたのか理解できる人は少ない。

◎KXENとは 
 KXENはビジネスでのより良い意思決定を促進させるための次世代の分析ソフトウェアを提供しています。  KXENの比類なきスピードと、簡単な操作性、そしてスケーラビリティはリーディングカンパニーに企業の    パフォーマンスの向上と予測分析の拡大をもたらしています。

 革新的な数学の理論に基づいたKXENの製品は、よりクリティカルなビジネスゴールに対して信頼できる   
 予測とより深い理解を与えており、主要なシステムインテグレーターやソフトウェアベンダーは先進的な   
 分析システムをエンタープライズシステムやビジネスプロセスに組み込んでいます。

  KXEN Analytic Framework はパートナーシップを結んでいる主要なシステムインテグレーター、
  アプリケーションベンダー、およびOEMパートナーより提供が行われています。

  1998年に設立され、KXENは非公開企業としてカリフォルニアに本社を置いており、アメリカ、イギリス、  
  フランスそしてディストリビューターにより世界中のあらゆる場所で提供が行われています。


 

 

更新 2009.07.18

□サンブリッジ

 アクセス

 

2009年4月 ソフトバンク・テクノロジーと提携

◆会社概要

◆国内総代理店(サンブリッジ)

●お知らせ

 

◇製品概要




 


KXEN Analytic Framework は画期的な理論に基づき今までのデータマイニングより飛躍的にスピード・操作性を向上させたソフトウェアです。KXEN Analytic Framework で作成されたモデルは、すでに企業にあるシステムにそのまま組み込むことができ、複雑な手間と新たな投資を必要としません。したがって、毎日の意思決定をより迅速に質の高いものにさせることができます。KXENのプロダクト構成はJDM(Java Data Mining)に準拠しており、データマイニングツールとして必要とされている機能が網羅をされております。さらに時系列予測の機能や、スコアリング可能な"アソシエーションルール"などの先進の機能を備えております。
 


◇導入事例





 


世界での実績は豊富ですがまだ日本での導入先は少ないようです

中小企業の社員数の少ない、人財が少ないオーナー経営者(勘が冴える)の場合、21世紀型手法を活かし、成功確率を上げる手法
の一つとして、他力本願のシクミシステム(守り)に費用をかける
だけでなく、創市場のための新製品商品開発スピードを自力本願
で上げるために蓄積した勘と整合させる確証確信のツールの一つ
として経営陣の共有ツールとして活かせます。

他の手法と違い操作も短期で習熟できます。多忙な中の自分の
スキマ時間を活かし、セミナーや会合の時間を少し省けば、自己
責任で決断できます。
 

◇セミナー







 


KXEN Analytic Frameworkはかつてないほどの生産性と操作性、高い精度を兼ね備えたデータマイニングツールとして多くの企業に採用されています。
統計的な専門知識やデータマイニングのリテラシーにかかわらず、革新的なアプリケーション設計、高い精度と頑健性を実現した数学的アルゴリズムにより、すぐに実務に応用できるアウトプットを作成する事が可能です。
またKXENが誇るチューニング不要のモデル作成機能とバッチ処理による自動化がDWHやキャンペーンマネジメントシステムと連携し、企業のマーケティング活動に圧倒的な生産性と優位性を提供します。
 

◆定期セミナー

◆体験セミナー

 

◇パートナー
 


◆(株)ブレインバッド
◆(株)フォーレスト
◆ソフトバンクテクノロジー(株)
 

 

 

 

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